Berdasarkan Tabel 4.10 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0.612, dan diatas nilai signifikan 0.05, dengan kata lain variabel residual
berdistribusi normal. Nilai Kolmogrov-Smirnov Z yakni 0.759 lebih kecil dari 1,97 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empirik atau
dengan kata lain data dikatakan normal.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, yaitu:
1. Metode Grafik
Dasar analisis adalah tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas,
sedangkan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
d t
s s
b
i i
h Berdas
disajikan, te tertentu yan
sumbu Y. H sehingga m
berdasarkan 2.
U Uji
independen independen
heteroskedas
Sum
Gambar 4.
sarkan Gam erlihat titik-t
ng jelas sert Hal ini bera
model regres masukan va
Uji Glejser Glejser di
dengan nilai dengan abs
stisitas.
mber : Hasil P
.4 Grafik Sc
mbar 4.4 d titik menyeb
ta tersebar b arti tidak te
si layak dip ariabel indep
ilakukan de i absolut res
solut residua
Pengolahan SP
catterPlot Uj
dapat terliha bar secara a
baik diatas m erjadi hetero
pakai untuk pendennya.
engan cara idualnya, jik
al lebih dari
PSS April 201
ji heteroske
at dari gra acak tidak m
maupun dib oskedastisitas
k mempredik
a meregresi ka nilai signi
i 0.05 maka
14
edastisitas
afik Scatter membentuk
bawah angka s pada mod
ksi kinerja
ikan antara ifikansi anta
a tidak terjad rPlot
yang suatu pola
a nol pada del regresi,
karyawan,
a variabel ara variabel
di masalah
Tabel 4.11 Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
1.842 2.859
.644 .523
Motivasi .010
.084 .018
.117 .908
kompensasi -.026
.087 -.057
-.295 .770
Kepemimpina n
-.025 .077
-.064 -.325
.746 Komitmen
.013 .090
.022 .150
.881 a. Dependent Variable: absut
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS April 2014
Berdasarkan Tabel 4.11 terlihat jelas menunjukkan tidak satupun variabel independen yang signifikan mempengaruhi variabel dependen absolut Ut absUt.
Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya diatas tingkat kepercayaan 5, jadi disimpulkan model regresi tidak memengaruhi heteroskedastisitas.
c. Uji Multikolinearitas
